Python vs PHP: Unterschiede, Einsatzgebiete und Entscheidungshilfe 2025

Du willst wissen, worin sich Python und PHP unterscheiden - und welche Sprache du für dein Projekt oder deine Laufbahn wählen solltest. Gute Nachricht: Die Entscheidung lässt sich sauber herunterbrechen. Kein Hype, keine Fanlager. Nur klare Kriterien, reale Szenarien und ein paar ehrliche Pro-Tipps aus der Praxis (ja, aus Wien - nachts, wenn die Kids schlafen, deploye ich die meisten Sachen).

TL;DR - die Kurzantwort

• Python vs PHP in einem Satz: Python ist die Allzwecksprache mit starker Data/AI/Automation-Power; PHP ist der pragmatische Web-Workhorse für klassische Websites und CMS.
• Wähle Python, wenn du APIs, Data Science, Automation, Machine Learning, Skripting oder Microservices baust. Top-Ökosystem (pandas, FastAPI, PyTorch).
• Wähle PHP, wenn du schnell Websites, Shops oder CMS (WordPress, Drupal, TYPO3) ausrollen willst. Shared Hosting, günstige Deploys, Laravel als produktiver Framework-Standard.
• Performance: PHP 8.x mit JIT ist bei klassischem Templating sehr fix; Python glänzt bei Async-I/O (FastAPI) und in Data/ML-Stacks. CPU-bound bleibt in Python meist „C-unterstützt“ (NumPy/torch).
• Jobmarkt 2025: Python ist breiter (Web, Data, AI, DevOps). PHP bleibt stabil im Agentur- und CMS-Segment, besonders im DACH-Raum.

Was unterscheidet Python und PHP wirklich? Entscheidungskriterien 2025

Die wichtigsten Unterschiede greifen in der Praxis ineinander: Ziel, Hosting, Team, Bibliotheken, Performance-Modell, Wartung. Hier ist die komprimierte Übersicht, danach kommen Beispiele und konkrete Schritte.

Ein paar harte Fakten zur Einordnung: Die CPython-Entwickler berichten seit 3.11 von deutlichen Speedups (je nach Workload 10-60%). PHP bekam mit 8.0 einen JIT und hat seitdem bei klassischen, serverseitigen Workloads spürbar zugelegt. In Benchmarks wie TechEmpower schneiden minimalistische Python-ASGI-Frameworks (z. B. mit uvloop) sehr gut bei JSON-APIs ab; bei Templating-lastigen Seiten ist PHP-FPM mit OPcache oft schwer zu schlagen. Jobrankings 2024/2025 (Stack Overflow Developer Survey, TIOBE, JetBrains) zeigen Python konstant ganz oben; PHP bleibt relevant, vor allem in WordPress-/Agenturwelten.

Schritt-für-Schritt: Welche Sprache passt zu deinem Projekt?

Nutze diese kurze Entscheidungsstrecke. Wenn du bei einem Punkt klar „Ja“ sagst, folge der Empfehlung. Wenn zwei Sprachen passen, entscheide nach Team-Know-how und Hosting.

1. Content-first Website mit Redakteuren, viele Seiten, Blog/SEO? -> Tendenz PHP (WordPress, TYPO3). Go-live oft in Tagen statt Wochen.
2. API-first Produkt, Mobile-Backend, viele parallele I/O-Calls (Websockets, Streaming)? -> Tendenz Python (FastAPI, Starlette) mit Async.
3. Data/AI im Kern (Empfehlungen, Forecasting, NLP, Bild-/Audio)? -> Klar Python (pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
4. Knappes Hosting-Budget, Shared Hosting beim lokalen Provider? -> PHP ist praktisch plug-and-play mit PHP-FPM/Apache/Nginx.
5. DevOps-Setup mit Docker/Kubernetes, CI/CD, Observability? -> Beide ok; Python spielt gut mit Infra-Tools, PHP ist unkompliziert im Container mit FPM.
6. Team-Können: Wer ist schnell produktiv? -> Bevorzuge die Sprache, die dein Team bereits kann. Der Marktvorteil von „sofort liefern“ ist real.
7. Langfristige Roadmap: Brauchst du später ML/Analytics? -> Wenn ja, spare Migrationskosten und starte mit Python.

Heuristiken aus Projekten hier in Wien:

• Kleine bis mittlere Corporate-Sites, Landingpages, Content-Marketing: PHP (WordPress + Tailwind + Caching) ist schwer zu schlagen.
• Developer-Tools, interne Automationen, Datenpipelines: Python, weil Ökosystem und Skripting-Flow.
• Greenfield SaaS mit vielen Integrationen: Python für Backend-APIs, oder gemischt: PHP für Marketing-Site (WordPress), Python für Core-API.
• Legacy LAMP-Stack vorhanden? -> Bleib bei PHP und investiere in Laravel/Symfony-Best Practices statt Komplettmigration.

Quick-Picks:

• „Ich brauche WordPress“ -> PHP.
• „Ich brauche Pandas/Notebook/ML“ -> Python.
• „Ich will sehr günstig hosten“ -> PHP.
• „Ich will moderne Async-APIs“ -> Python.
• „Ich will nur in 2 Wochen live“ -> Wo hat dein Team mehr Routine?

Praxisbeispiele: Syntax, Frameworks, Deployment

Ein paar kleine Ausschnitte, damit du das Gefühl der Sprachen und Stacks bekommst. Kein akademischer Schnickschnack - nur die Bausteine, die Projekte tragen.

Routing: Minimaler JSON-Endpunkt

Python (FastAPI)

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/ping")
def ping():
    return {"status": "ok"}

# Start: uvicorn main:app --reload

PHP (Laravel, routes/web.php)

<?php

use Illuminate\Support\Facades\Route;

Route::get('/ping', function () {
    return response()->json(['status' => 'ok']);
});

Templating: Serverseitiges Rendern

Python (Django Template)

{% extends "base.html" %}
{% block content %}
  <h1>Hallo {{ user.first_name }}!</h1>
{% endblock %}

PHP (Blade in Laravel)

@extends('layout')
@section('content')
  <h1>Hallo {{ $user->first_name }}!</h1>
@endsection

Datenarbeit: CSV lesen und Mittelwert berechnen

Python

import pandas as pd

sales = pd.read_csv("umsatz.csv")
print(sales["betrag"].mean())

PHP (mit Composer-Paket „league/csv“ als Beispiel)

<?php

use League\Csv\Reader;

$csv = Reader::createFromPath('umsatz.csv', 'r');
$csv->setHeaderOffset(0);
$betrage = [];
foreach ($csv as $record) {
    $betrage[] = (float)$record['betrag'];
}
$avg = array_sum($betrage) / max(count($betrage), 1);
echo $avg;

Man sieht: Für Daten-Tasks ist Python sehr kompakt. Für Web ist in PHP vieles per Convention gelöst - schnelles Vorankommen, besonders mit Laravel.

Deployment-Skizze

• PHP: Nginx/Apache + PHP-FPM + OPcache. Code deployen, Cache warm, fertig. Horizontal skalieren durch weitere FPM-Worker oder Server.
• Python: ASGI/WSGI-App-Server (Uvicorn/Gunicorn) + Reverse Proxy (Nginx). Ideal in Containern; Skalierung per Prozess/Pod. Für Async-APIs: Uvicorn/Hypercorn mit uvloop.

Performance-Notizen

• PHP: OPcache aktivieren, FPM-Worker passend dimensionieren, realpath_cache, produktive Build-Pipelines (config:cache, route:cache).
• Python: 3.11+ nutzen, für I/O-APIs Async-Framework und uvloop, für CPU-bound: NumPy/Vektorisierung oder Rust/C-Erweiterungen.

Testen & Qualität

• Python: pytest, mypy/pyright, black, isort, pydantic für Validierung.
• PHP: PHPUnit/Pest, PHPStan/Psalm (Static Analysis), Rector, PHP-CS-Fixer.

Quellen, die ich bei Tech-Entscheidungen heranziehe: Python-Release-Notes (CPython Team), PHP 8.x RFCs, Stack Overflow Developer Survey 2024, JetBrains Developer Ecosystem 2024, TIOBE/RedMonk als Trendsignal (nicht als Dogma).

FAQ, nächste Schritte & Troubleshooting

FAQ

• Welche Sprache ist schneller? - Kommt auf den Workload an. Klassisches SSR-Templating ist mit PHP-FPM sehr effizient. High-throughput JSON-APIs brillieren mit Python ASGI + uvloop. CPU-bound wird in Python meist über C/Rust-Backends gelöst.
• Was ist leichter zu lernen? - Beide sind einsteigerfreundlich. Python ist oft intuitiver für Nicht-Entwickler (Data, Scientists). PHP ist sehr geradlinig im Web-Kontext, vor allem mit Laravel.
• Wie sieht der Jobmarkt 2025 aus? - Python bleibt top bei Data/AI, Automation und APIs. PHP ist stabil in Agenturen, bei CMS/Commerce und in Wartungsprojekten. In DACH sind PHP-WordPress-Rollen weiterhin häufig.
• Kann ich mischen? - Ja. Häufig: Marketing-Site als WordPress (PHP), Core-App/API in Python. Saubere Schnittstellen per REST/GraphQL, gemeinsame Auth via OIDC.
• Wie steht’s um Zukunftssicherheit? - Python: jährliche Releases, starke Roadmap (Performance, Typisierung). PHP: kontinuierliche Modernisierung (8.x), aktive Community, große Installs (WordPress) sichern Relevanz.
• Was mit Concurrency und dem Python-GIL? - Für I/O-gebundenen Code ist Async der Weg. Bei CPU-lastigen Jobs: Prozesse statt Threads, oder native Erweiterungen. In der Praxis funktioniert das sehr gut.
• Welche Frameworks sind „sichere Wetten“? - Python: Django (vollumfänglich), FastAPI (modern, schnell). PHP: Laravel (Produktivität), Symfony (Enterprise-Solide).

Nächste Schritte - je nach Ziel

• Content-Site in 2 Wochen live: PHP + WordPress + leistungsfähiges Caching. Fokus auf Lighthouse-Performance und Redakteurs-Workflows.
• Greenfield API: Python + FastAPI. Starte mit Pydantic-Modellen, setze gleich auf Typen und Tests, packe alles in Docker, nutze uvicorn-gunicorn im Prod.
• Data-Prototyping: Python + Jupyter + pandas. Datenmodell früh klären, I/O-Limits testen, später Extraktion in Services.
• Agentur-Setup: PHP + Laravel. Artisans CLI nutzen, Migrations/Seeder, Queues, Horizon für Jobs, Observability (OpenTelemetry) in Betracht ziehen.

Cheat-Sheet: Do’s & Don’ts

• Do: Nimm die Sprache, die dein Team produktiv macht. Delivery schlägt Theoriedebatten.
• Do: Plane Hosting gleich mit. Shared Hosting? Klingt nach PHP. Kubernetes? Beide fein.
• Do: Messbare Ziele definieren (TTFB, P95, Throughput) und testen - nicht raten.
• Don’t: „Wir nehmen X, weil’s hip ist.“ - Du bezahlst Migration doppelt, wenn die Roadmap nicht passt.
• Don’t: Security vergessen. Egal ob Python oder PHP: Updates, LTS, SAST/DAST, Secrets-Management.

Troubleshooting - typische Stolpersteine

• Langsame Seiten unter Last (PHP): OPcache aktiv? Richtige FPM-Worker/pm.strategy? Datenbank-Indexe? Cache-Layer (Redis) vorgeschaltet?
• Hohe Latenz bei API (Python): Sync-Bibliotheken blockieren Event Loop? Nutzt du uvloop? Verbindungspools korrekt konfiguriert?
• Speicherprobleme: In beiden Stacks Memory-Leaks durch lange lebende Prozesse prüfen. Profiling-Tools einsetzen (Blackfire, Xdebug, PySpy, scalene).
• Cold Starts in Containern: Bildgrößen schlank halten, Preload (PHP), Start-Command optimieren (Python), Readiness/Liveness-Probes sauber setzen.
• Team mischt Stile: Lege ein „Engineering Handbuch“ fest: Code-Style, Branching, Reviews, Metriken. Disziplin spart Zeit.

Persönliche Notiz aus meinem Alltag hier in Wien: Für Marketing-lastige Seiten nehme ich meist PHP/WordPress, weil Redaktionen glücklich sind und Releases schnell gehen. Für Produkte mit Datenkern oder APIs beginnt fast alles in Python - die Geschwindigkeit, mit der ich aus einem Notebook zu einer produktionsreifen FastAPI komme, ist schwer zu toppen. Und ja: die beste Wahl ist oft „beides“, sauber getrennt.